RLVR采样器失配下熵漂移符号定律
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RLVR采样器失配下熵漂移符号定律
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AI 综述
Zhiyuan Wang 等在 arXiv 发布论文，将 RLVR 训练中熵的升降归因于采样器失配，即 rollout 使用 top-k/top-p 截断或与学习者不同的温度采样，并给出理论证明与实验。 论文证明：当存在这种失配时，恒定优势偏移对 softmax 策略熵的一阶期望影响方向由采样器决定，即熵漂移符号由采样器固定。
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最新进展10月27日 12:00
arXiv 论文提出 RLVR 中采样器失配下熵漂移的符号定律报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv cs.AIarXiv 论文提出 RLVR 中采样器失配下熵漂移的符号定律
论文将 RLVR 训练中熵的升降归因于采样器失配，即 rollout 用 top-k/top-p 截断或不同于学习者的温度采样，并证明恒定优势偏移对 softmax 策略熵的一阶影响方向由采样器决定。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。